使用.groups参数覆盖

Question

我一直得到"summarise()已按'new_brand‘分组输出。您可以使用.groups参数覆盖。“我不确定我是否收到了这个错误，因为我创建了列pos_prop和neg_prop

superbowl %>% group_by(new_brand, superbowl) %>% summarize(mean(superbowl$volume, superbowl$pos_prop, superbowl$neg_prop), sd(superbowl$volume, superbowl$pos_prop, superbowl$neg_prop)) %>% filter(superbowl, superbowl == "0")

当我运行rlang::last_error()代码时，我不知道如何使代码正确运行。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

您使用的summarize和这样的错误。试试这个：

superbowl %>%
  group_by(new_brand) %>%
  summarize(across(c(volume, pos_prop, neg_prop),
                   list(mu = ~ mean(.), sigma = ~ sd(.)))) %>%
  filter(superbowl == "0")

关于您的代码的说明：

• 在使用superbowl %>%启动dplyr-pipe之后，几乎从不在dplyr动词中使用superbowl$ (非常罕见的例外)；我还删除了group_by和filter中对superbowl的引用，因为不清楚是否要再次引用原始帧符号.如果您有superbowl$superbowl，那么它们可能仍然是superbowl$superbowl使用across(..)或命名计算，例如，summarize(volume_mu = mean(volume), pos_mu = mean(pos_prop), ...)；和
• ，我正在推断，但是. mean(volume, pos_prop, neg_prop) (不管有没有superbowl$)是一个错误:在这种情况下，调用实际上是mean(volume, trim=pos_prop, na.rm=neg_prop)，这应该会产生错误。如果您真的想将三列的数据聚合到一个数字中，可以将其修改为over-aggregation.

，但我认为这可能是意外的mean(c(volume, pos_prop, neg_prop))。

实际数据证明了这一点：

mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarize(across(c(disp, mpg),
                   list(mu = ~ mean(.), sigma = ~ sd(.))))
# # A tibble: 3 x 5
#     cyl disp_mu disp_sigma mpg_mu mpg_sigma
#   <dbl>   <dbl>      <dbl>  <dbl>     <dbl>
# 1     4    105.       26.9   26.7      4.51
# 2     6    183.       41.6   19.7      1.45
# 3     8    353.       67.8   15.1      2.56